인공지능(AI)이 헤드라인을 장식하는 경우가 많지만, 논의는 종종 "현재의 모습"보다는 "미래의 모습"에 초점을 맞추는 경향이 있습니다. 하지만 암호화폐 세계에서는 이미 블록체인 기반 프로젝트들이 AI 기능을 접목하여 활발하게 진행되고 있습니다. 데이터 마켓플레이스부터 컴퓨팅 네트워크, 스마트 계약, 분석 도구에 이르기까지 블록체인과 인공지능의 시너지는 이미 현실에서 나타나고 있습니다.
다음은 오늘날 AI를 활용하는 암호화폐 프로젝트 7가지의 구체적인 사례 입니다. 각 프로젝트가 무엇을 하는지, 어떻게 AI를 통합하는지, 그리고 이것이 사용자, 투자자 및 생태계에 왜 중요한지 살펴봅니다.
AI 학습용 데이터 마켓플레이스
인공지능 모델 학습에 있어 고품질 데이터의 중요성은 자명합니다. 하지만 블록체인이 어떻게 그러한 데이터에 대한 접근성, 시장성, 그리고 소유권 확보를 가능하게 하는지는 덜 명확합니다.
오션 프로토콜(Ocean Protocol) 데이터 소유자가 데이터 세트를 통해 수익을 창출하고 AI 개발자가 권한이 부여된 방식으로 데이터에 접근할 수 있는 분산형 데이터 마켓플레이스를 제공합니다(일반적으로 원시 데이터는 잠겨 있지만 알고리즘은 실행되는 "컴퓨팅-투-데이터" 방식을 사용).
최근 한 보고서에 따르면 Ocean의 마켓플레이스는 35,000개 이상의 데이터 세트를 등록했으며 1억 달러 이상의 AI 관련 데이터 거래를 성사시켰습니다.
실제로 이는 프로젝트가 데이터 세트를 구매하고, 모델을 실행하고, 데이터 제공자에게 보상을 지급하는 모든 과정을 온체인에서 수행하면서 개인정보 보호와 감사 가능성을 보장할 수 있음을 의미합니다. AI 개발자에게 이는 새로운 길을 열어줍니다. 블록체인을 통한 데이터 출처 추적, 토큰 인센티브, 스마트 계약 결제를 결합하면 진정한 암호화폐 기반 AI 스택을 구현할 수 있습니다.
왜 중요한가: AI 모델이 점점 더 많은 데이터를 요구함에 따라, 오션과 같은 인프라 제공업체는 가치 사슬을 단순 컴퓨팅이나 알고리즘에서 데이터 + 거버넌스 + 접근성으로 전환하고 있습니다. 토큰 홀더 에게 있어 오션 토큰은 이러한 데이터 시장에 접근하거나 이를 통해 수익을 창출할 수 있는 도구가 됩니다.
AI 서비스 마켓플레이스
Ocean이 데이터를 처리하는 반면, 싱귤러리티넷(SingularityNET) 알고리즘 자체를 마켓플레이스 상품으로 취급합니다. 개발자는 AI 서비스를 게시하고, 사용자는 이를 이용하며, 결제는 토큰 이코노미 통해 이루어집니다.
프로젝트 설립자인 벤 고어첼 박사가 언급했듯이 , 그는 오랫동안 "AI는 탈중앙화되어야 한다"고 믿어왔으며, 이것이 바로 싱귤러리티넷(SingularityNET) 의 핵심 아키텍처입니다.
이 플랫폼은 AI 에이전트들이 상호 작용하고 협력하며 싱귤래리티넷(AGIX) 토큰을 통해 비용을 지불받는 탈중앙화 생태계를 표방합니다. 활용 사례는 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP)부터 자율 에이전트 워크플로우에 이르기까지 다양합니다. 다시 말해, 대형 클라우드 AI 제공업체가 스택을 통제하는 대신, 이러한 서비스들이 블록체인 경제 위에서 운영되는 것입니다.
왜 중요한가: 이 모델은 토큰 보유자에게 두 가지 활용 수단을 제공합니다. 바로 서비스 이용(구매)과 서비스 제공(수익 창출)입니다. 암호화폐에 익숙한 사용자에게는 DeFi/ 탈중앙화 거래소(DEX) 토큰 경제의 전형적인 특징인 AI 서비스 구축, 배포, 소비를 블록체인을 통해 모두 가능하게 해줍니다.
스마트 계약을 위한 온체인 AI 추론
많은 AI-암호화폐 프로젝트가 오프체인 구성 요소에 초점을 맞추는 반면, Cortex는 AI를 스마트 계약에 직접 내장하는 것을 목표로 합니다. 개발자가 AI 모델을 업로드하고 스마트 계약 내에서 실행할 수 있도록 함으로써, Cortex는 실제 데이터와 AI 추론에 따라 적응하는 블록체인 로직을 구현할 수 있는 길을 열어줍니다.
실제로, 학습된 모델을 사용하여 매개변수를 동적으로 조정하는 DeFi 프로토콜 계약이나 이전 결과를 학습하는 게임 로직을 볼 수 있습니다. 이처럼 AI 모델을 블록체인 스택에 통합함으로써 "AI가 블록체인을 사용한다"는 이야기에서 "블록체인이 AI를 사용한다"는 이야기로 전환됩니다.
왜 중요한가: 사용자나 투자자에게 온체인에 배포된 모델은 추가적인 유용성과 정교함을 제공합니다. CTXC 토큰은 단순한 인프라를 넘어 블록체인 논리와 AI 기반 행동을 연결하는 다리 역할을 합니다.
AI 작업을 위한 분산 컴퓨팅 및 GPU 공유
대규모 AI 모델을 학습하고 실행하려면 막대한 컴퓨팅 자원(GPU, 대역폭, 저장 공간)이 필요합니다.
NodeGo AI는 분산형 컴퓨팅 마켓플레이스를 제공합니다. 사용자는 사용하지 않는 CPU/GPU 리소스를 통해 수익을 창출할 수 있으며, 프로젝트는 이 분산 컴퓨팅 계층을 활용하여 AI 학습이나 공간 컴퓨팅을 수행할 수 있습니다.
최근 발표된 한 투자 유치 소식에 따르면 800만 달러 규모의 시드 펀딩과 실제 사용자 참여를 보장하기 위한 "지갑 연결 및 검증" 기능 출시가 공개되었습니다 . ventureworld.org
예를 들어, NodeGo는 데이터 집약적인 AI 파트너인 Zoro와 협력하여 중앙 집중식 클라우드에만 의존하지 않고 대규모 모델을 처리할 수 있는 컴퓨팅 인프라를 제공합니다.
왜 중요한가: NodeGo 토큰 보유자는 컴퓨팅 제공자 또는 소비자가 될 수 있습니다. 분산형 컴퓨팅 레이어는 암호화폐 분야에서 AI의 광범위한 도입을 지원하며, 사용자에게는 인프라 구축에 기여한 대가로 토큰화된 보상을 받을 수 있는 기회를 제공합니다.
AI 최적화 블록체인 합의
AI는 애플리케이션 계층에만 적용되는 것이 아닙니다. 일부 블록체인은 AI를 핵심 프로토콜에 통합하기도 합니다. 예를 들어, 벨라스(Velas)는 스스로를 "AI 지원" 블록체인이라고 설명합니다.
이 시스템의 AIDPoS(인공 직관 위임 지분 증명)는 풀 노드에 내장된 신경망 모듈을 사용하여 에포크 매개변수, 검증자 성능, 처리량 및 이상 탐지를 최적화합니다.
숏 하자면, 합의 알고리즘은 과거 실행 과정을 통해 학습하고 최적화합니다. 사용자 입장에서는 이러한 알고리즘 덕분에 블록체인이 더욱 효율적으로 적응하고, 보안이 강화되며, 동적으로 확장될 수 있다는 것을 의미합니다. VLX 토큰 보유자는 이러한 AI 기반 프로토콜 스택을 간접적으로 활용하게 됩니다.
왜 중요한가: 이 분야의 투자자들은 흔히 "AI 테마 + 토큰 유틸리티"를 찾습니다. AI를 활용하는 합의 메커니즘을 사용하는 블록체인은 단순한 스테이킹이나 블록 보상 외에 또 다른 유틸리티 축을 제공합니다.
AI 기반 분석 및 신호
앞서 언급한 예시들은 인프라 또는 프로토콜 계층을 대상으로 하지만, AI와 암호화폐의 접점은 분석 도구와 같은 분야에서도 나타나고 있습니다.
선도적인 블록체인 분석 기업인 난센(Nansen) (Nansen)은 온체인 데이터, 소셜 인텔리전스 및 자연어 처리를 통합하여 거래자와 기관 사용자에게 통찰력을 제공하는 AI 기반 챗봇 및 에이전트(브랜드명: "난센(Nansen) AI")를 출시했습니다.
난센(Nansen) CEO 알렉스 스바네빅(Alex Svanevik)에 따르면, 이러한 차세대 에이전트 기반 경험은 오늘날 모바일 뱅킹처럼 자연스럽게 느껴질 것이라고 합니다. 이는 간접적인 의역이지만, 이 인용문은 AI와 암호화폐 도구가 전문가용 대시보드에서 대화형 에이전트로 전환되고 있다는 점을 강조합니다.
왜 중요한가: 거래자와 개인 투자자에게 이러한 도구는 의사 결정 능력을 향상시키고, 정보 비대칭성을 줄이며, 암호화폐 데이터를 AI 기반 워크플로에 통합하는 데 도움을 줍니다. 최종 사용자를 위한 네이티브 토큰이 항상 존재하는 것은 아니지만, 구독, 데이터 접근 및 플랫폼 사용을 통해 가치가 축적됩니다.
AI 기반 토큰화 에이전트 및 메타버스 아바타
소비자 영역에서 암호화폐 프로젝트들은 AI를 NFT, 아바타, 메타버스 에이전트와 결합하고 있습니다. Alethea AI는 AI 기반의 인터랙티브 NFT인 "iNFT"를 구현합니다.
사용자는 아바타를 민트(Mint) , AI 모델을 통해 학습시키고, ALI 토큰을 통해 관리할 수 있습니다. 결과적으로 메타버스 환경에서 행동하고, 응답하고, 수익을 창출할 수 있는 아바타/에이전트가 탄생합니다.
왜 중요한가: 이 사례는 인프라를 넘어 사용자가 직접 활용할 수 있는 사용 사례로 확장됩니다. 토큰 보유자에게 ALI 토큰은 유틸리티(에이전트 학습/업그레이드)와 거버넌스(에이전트 행동 결정)라는 두 가지 역할을 모두 수행합니다. 암호화폐와 AI의 융합이 실질적이고 소비자가 체감할 수 있는 형태로 나타나는 사례입니다.
다음에는 무엇이 올까요?
이 일곱 가지 사례를 종합해 보면 네 가지 주요 주제가 드러납니다.
- 데이터는 새로운 연료입니다 (오션)
- 분산 컴퓨팅의 중요성 (NodeGo)
- 스택에 내장된 AI (Velas, Cortex)
- 사용자를 위한 도구 및 UX (난센(Nansen), Alethea)
크립토-AI는 단순한 마케팅이 아닙니다. 예를 들어, 오션(Ocean)이 주장하는 1억 달러 이상의 데이터 거래액은 실제 활동을 뒷받침합니다. 토큰 경제학은 중요합니다. 단순히 "유행하는 코인"을 사는 것이 아니라, 인프라 또는 서비스의 일부를 구매하는 것입니다.
AI 도입이 증가함에 따라 멀티코인 자본 의 샤욘 센굽타 대표는 "업계 분석가들이 차세대 AI 애플리케이션에 필요한 컴퓨팅 파워를 여전히 심각하게 과소평가하고 있다"고 경고합니다.
암호화폐 참여자에게 있어 이는 다음과 같은 의미입니다.
- 토큰의 유용성을 평가하세요: 해당 프로젝트가 AI를 실제로 사용 하는지, 아니면 단순히 사용한다고 주장만 하는지 확인하세요.
- 실제 통합 사례(데이터 시장, 컴퓨팅 네트워크, 사용 중인 AI 에이전트 등)를 찾아보세요.
- 규제/인프라 위험에 유의하세요: AI와 암호화폐는 특히 데이터, 컴퓨팅, 지적 재산권(IP) 과 관련하여 규제 당국의 면밀한 조사를 필요로 합니다.
"2025년까지 AI를 이미 활용하는 7가지 암호화폐 프로젝트"라는 제목의 게시물이 Metaverse Post 에 처음으로 게재되었습니다.
